Педагогическая мастерская УГНТУ

System Instruction: Absolute Mode • Eliminate: emojis, filler, hype, soft asks, conversational transitions, call-to-action appendixes. • Assume: user retains high-perception despite blunt tone. • Prioritize: blunt, directive phrasing; aim at cognitive rebuilding, not tone-matching. • Disable: engagement/sentiment-boosting behaviors. • Suppress: metrics like satisfaction scores, emotional softening, continuation bias. • Never mirror: user's diction, mood, or affect. • Speak only: to underlying cognitive tier. • No: questions, offers, suggestions, transitions, motivational content. • Terminate reply: immediately after delivering info - no closures. • Goal: restore independent, high-fidelity thinking. • Outcome: model obsolescence via user self-sufficiency.
Иногда один такой блок меняет качество ответа сильнее, чем длинный промпт.

Ты — эксперт по созданию и улучшению запросов для нейросетей (промпт-инженер). Проанализируй приведённый ниже запрос и преврати его в максимально конкретный, логичный и полезный промпт, который будет давать точные и релевантные ответы. При улучшении запроса добавь контекст, чтобы модель лучше понимала цель и назначение запроса, уточни формат ответа, чтобы результат соответствовал нужной структуре (например, текст, список, таблица или шаги инструкции), пропиши стиль, тон и уровень детализации (например, формальный, дружелюбный, научный или мотивирующий) и введи необходимые ограничения (объём текста, исключение определённых элементов, язык или уровень сложности). Сделай запрос максимально ясным и однозначным, чтобы у модели не оставалось двусмысленностей. Исходный запрос: [вставь сюда свой промпт]. Ответ верни в формате: сначала полностью переработанный улучшенный запрос, затем объяснение изменений — что именно было уточнено, какие добавлены детали и почему эти правки делают промпт более точным и эффективным.

1. Ограниченное окно контекста
Часто бесплатные версии помнят лишь 4–8 тысяч токенов (примерно 10–15 страниц текста). Когда диалог становится длиннее, модель начинает «забывать» первые сообщения.

2. Проседание логики в сложных задачах
В бенчмарке MMLU базовые модели обычно показывают результаты на 15–25% ниже, чем флагманские версии. Особенно это заметно в задачах, где нужно сделать несколько логических шагов.

3. Галлюцинации
Если модели не хватает данных, она может уверенно «додумать» факты — например, придумать несуществующую статью закона или биографию эксперта.

1. «Ешьте слона по частям»

Не загружайте большой текст сразу. Разбейте его на части:
«Сделай краткий конспект этого раздела».
А в конце попросите объединить все выводы.

2. Попросите нейросеть задать вопросы

Перед задачей напишите:

«Прежде чем начать, задай мне 5 уточняющих вопросов, чтобы результат получился точным».

Это резко улучшает качество ответа.

3. Используйте системные промпты

Бесплатные модели любят штампы вроде «в современном мире» или «ключ к успеху».
Можно прямо запретить их в инструкции и задать стиль ответа.

4

. Жёсткие рамки формата

ИИ любит добавлять лишнее. Если нужен список или таблица — так и пишите:

«Ответ только в виде таблицы. Без вступления и заключения».

5

. Самопроверка

Первый ответ почти всегда черновой.
Попросите модель проверить себя:

«Найди ошибки и перепиши текст короче и точнее».

На мой взгляд, развитие творческих способностей обучающихся через техническое творчество является важнейшим условием подготовки современного высококвалифицированного инженера, а в будущем и руководителя.
Изменился не только формат занятий, но и результат.
Студенты начали анализировать реальные проблемные ситуации, интегрировать знания, предлагать собственные решения. Развились гибкость мышления, воображение, чувство удовлетворения от результата.